Quality of reporting of clinical trials in dogs and cats: An update
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensive reporting of clinical trials is essential to allow the trial reader to evaluate the methodological rigor of the trial and interpret the results. Since publication of the updated Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) guidelines for reporting of parallel clinical trials in humans, extensions for reporting of abstracts and crossover trials have been published. OBJECTIVES: To describe the types of trials using dogs and cats published from 2015 to 2020 and to evaluate the quality of reporting of a sample of recently published parallel and crossover trials. ANIMALS: None. METHODS: A comprehensive search was conducted to identify parallel or crossover design clinical trials using dogs and cats published from January 1, 2015 onwards. Quality of reporting was evaluated on a subset of trials published during 2019. The reporting of items recommended in the CONSORT reporting guidelines for abstracts, parallel trials, and crossover trials was evaluated independently by 2 reviewers using standardized forms created for this study. Disagreements among reviewers were resolved by consensus. Results were tabulated descriptively. RESULTS: The frequency of reporting of trial features varied from low to high. There remain deficiencies in the quality of reporting of key methodological features and information needed to evaluate and interpret trial results. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: There is still a need for authors, peer-reviewers, and editors to follow reporting guidelines such as CONSORT to maximize the value of clinical trials and to increase confidence in the validity of the trial results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,629 | 0,795 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».